基于三维重建的光照不变正脸图像合成-控制理论与控制工程专业论文.docx

承诺书 本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，是本人在导师指 导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已 经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人 享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其 他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印 件，允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容 编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手 段保存论文。 (保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名： 日 期： 南京航空航天大学硕士学位论文 南京航空航天大学硕士学位论文 基于三维重建的光照不变正脸图像合成 基于三维重建的光照不变正脸图像合成 摘 要 人脸识别是计算机视觉和模式识别领域研究的热点。对于理想姿态和光照下的人脸识别， 现有方法已经达到了很高的识别率，但当姿态或者光照发生改变时，不论采用何种识别方法识 别率都会下降，同时主观视觉效果也会变差。本文针对单幅人脸图像的姿态和光照问题进行研 究，旨在提高人脸识别率和改善人脸图像的视觉效果，主要工作如下： 首先，对 BJUT-3D 三维人脸数据进行规范化处理。申请得到的三维人脸数据在采样点数目、 存储形式上杂乱无章，实现数据归一化是展开进一步研究的前提。其中包括人脸姿态矫正、区 域选择及对不同分片的重采样处理，本文归一化后的每个人脸包含 23676 个顶点，采用统一的 向量进行表示。 其次，针对旋转人脸图像的姿态问题，提出一种基于姿态估计的正面人脸图像合成方法。 该方法基于统计建模的思想，对人脸形状进行重构并对缺失的纹理信息进行补偿。首先运用平 均三维模型估计测试图像的姿态参数，并结合压缩感知理论构建更加精确的形变模型；然后应 用形变模型理论分别重构测试人脸的三维形状模型和纹理模型；最后根据测试图像与重构模型 生成正面人脸图像。实验结果表明，该方法能够从一幅旋转人脸图像合成出精确、自然的正脸 图像。 再次，提出一种基于尺度变换的人脸图像光照补偿算法，采用尺度变换的方法将图像分解 为近似低频部分和高频部分。其中人脸图像的光照变化主要集中在低频部分，人脸图像纹理结 构等细节信息主要集中在高频部分。对近似低频部分根据人脸的对称性，采用光照良好的半幅 人脸恢复整体人脸商图像，有效的解决了由于自遮挡造成的图像阴影问题且减少了计算量，同 时对高频部分进行降噪增强。对处理后的近似低频信息和降噪增强后的高频信息进行小波逆变 换重构人脸图像。实验结果表明，该方法有效的达到对人脸光照补偿的效果。 最后，对本文提出的基于姿态估计的正面人脸图像合成及基于尺度变换的光照处理算法性 能进行评估，实验表明，本文方法有效的提高了人脸的识别率。 关键词：正面人脸图像合成，压缩感知，形变模型，光照补偿，人脸识别 i PAGE PAGE vi iii iii Abstract Face recognition is one of the hottest research topics in the field of computer vision and pattern recognition. For ideal pose and illumination of face recognition, existing methods have reached a very high recognition rate, when the pose or the illumination changes, regardless of identification method the recognition rate goes down, the visual effect will be worse as the same time. This thesis tries to study the posture and light processing technology based on a single face image, aiming at improving face recognition rate and the visual effect, the main work is as follows: Firstly, the 3D face data which are acquired is disorganized on the number of sampling points and different storage form. So the data normalization is a prerequisite for further study. The processin